Un método de síntesis de tareas eficiente basado en patrones diferenciales de subespacio para la minería de arreglos de intervalos de eventos en la arquitectura del sistema en la nube de aviónica
Autores: Dong, Xiaoxu; Wang, Xin; Peng, Ling; Wang, Miao; Wang, Guoqing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un método de síntesis de tareas eficiente basado en patrones diferenciales de subespacio para la minería de arreglos de intervalos de eventos en la arquitectura del sistema en la nube de aviónica
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Ingeniería Aeroespacial
Palabras clave
Nube de aviónica
Multiplataforma
Síntesis de tareas
Eficiencia
Algoritmo DiMining
Eficiencia de ejecución
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 27
Citaciones: Sin citaciones
Avionics Cloud es una nueva arquitectura de sistema de aviónica multiplataforma que proporciona acceso dinámico, agrupamiento de recursos, programación inteligente, servicio bajo demanda y otras características de computación en la nube. Utilizar Avionics Cloud para racionalizar el orden de ejecución de tareas en múltiples plataformas de vuelo y realizar la síntesis de multitareas es un problema desafiante. En este documento, proponemos un Método Eficiente de Síntesis de Tareas basado en Patrones Diferenciales de Subespacio para la Minería de Intervalos de Eventos - DiMining. Para las tareas ejecutadas en un sistema de Avionics Cloud multiplataforma con características dinámicas de intervalos de tiempo, se propone DiMining. El algoritmo mina los patrones de intervalos de eventos de ejecución de tareas frecuentes diferenciales relacionados con la eficiencia de ejecución a partir del conjunto de datos de escenarios con alta eficiencia de ejecución y el conjunto de datos de escenarios con baja eficiencia de ejecución, con el fin de identificar patrones clave de tareas relacionados con la eficiencia de ejecución y mejorar la eficiencia del diseño de síntesis de tareas del sistema de Avionics Cloud multiplataforma. Además, para mejorar la eficiencia de minería del algoritmo, este algoritmo diseña una variedad de estrategias de poda para asegurar que se extraigan al mismo tiempo dos patrones de intervalos de tiempo diferenciales con alta y baja eficiencia de ejecución funcional sin preservar el conjunto de elementos candidatos. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo DiMining es más eficiente que el algoritmo tradicional en el conjunto de datos abierto. El algoritmo DiMining se utiliza para extraer el conjunto de datos de escenarios de operación de alta eficiencia de 350 campos y el conjunto de datos de escenarios de operación de 350 campos bajo los escenarios de tareas de co-detección de un típico grupo de UAV construido. Basado en los resultados de simulación, el algoritmo DiMining puede apoyar efectivamente el diseño de la arquitectura de síntesis de tareas del sistema de Avionics Cloud multiplataforma y mejorar la eficiencia de la detección colaborativa del grupo de UAV.
Descripción
Avionics Cloud es una nueva arquitectura de sistema de aviónica multiplataforma que proporciona acceso dinámico, agrupamiento de recursos, programación inteligente, servicio bajo demanda y otras características de computación en la nube. Utilizar Avionics Cloud para racionalizar el orden de ejecución de tareas en múltiples plataformas de vuelo y realizar la síntesis de multitareas es un problema desafiante. En este documento, proponemos un Método Eficiente de Síntesis de Tareas basado en Patrones Diferenciales de Subespacio para la Minería de Intervalos de Eventos - DiMining. Para las tareas ejecutadas en un sistema de Avionics Cloud multiplataforma con características dinámicas de intervalos de tiempo, se propone DiMining. El algoritmo mina los patrones de intervalos de eventos de ejecución de tareas frecuentes diferenciales relacionados con la eficiencia de ejecución a partir del conjunto de datos de escenarios con alta eficiencia de ejecución y el conjunto de datos de escenarios con baja eficiencia de ejecución, con el fin de identificar patrones clave de tareas relacionados con la eficiencia de ejecución y mejorar la eficiencia del diseño de síntesis de tareas del sistema de Avionics Cloud multiplataforma. Además, para mejorar la eficiencia de minería del algoritmo, este algoritmo diseña una variedad de estrategias de poda para asegurar que se extraigan al mismo tiempo dos patrones de intervalos de tiempo diferenciales con alta y baja eficiencia de ejecución funcional sin preservar el conjunto de elementos candidatos. Los resultados experimentales muestran que el algoritmo DiMining es más eficiente que el algoritmo tradicional en el conjunto de datos abierto. El algoritmo DiMining se utiliza para extraer el conjunto de datos de escenarios de operación de alta eficiencia de 350 campos y el conjunto de datos de escenarios de operación de 350 campos bajo los escenarios de tareas de co-detección de un típico grupo de UAV construido. Basado en los resultados de simulación, el algoritmo DiMining puede apoyar efectivamente el diseño de la arquitectura de síntesis de tareas del sistema de Avionics Cloud multiplataforma y mejorar la eficiencia de la detección colaborativa del grupo de UAV.